เศรษฐมิติสำหรับเศรษฐศาสตร์การพัฒนา |
|
|
คมสัน สุริยะ
25 มกราคม 2553
เศรษฐศาสตร์การพัฒนา (Development Economics) เป็นอีกสาขาหนึ่งที่ใช้เศรษฐมิติ (Econometrics) กันมาก แต่เนื้อหาการวิเคราะห์และประเภทของเครื่องมือที่ใช้ต่างออกไปจากเศรษฐศาสตร์สาขาอื่นอยู่บ้าง บทความนี้จะได้นำเสนอเครื่องมือทางเศรษฐมิติและตัวอย่างการวิเคราะห์ที่ใช้กันในวิชาเศรษฐศาสตร์การพัฒนาไว้โดยสังเขป
เนื้อหาในบทความนี้เหมาะกับนักศึกษาตั้งแต่ระดับปริญญาโทขึ้นไปซึ่งมีพื้นฐานเศรษฐมิติเบื้องต้นมาบ้างแล้ว
*** ข้อแนะนำกรณีโหลดไฟล์จาก Internet Browser ไม่ได้ หรือโหลดนานเกินไป ให้คลิกขวา คลิก Save link as เพื่อจัดเก็บไฟล์ในเครื่องคอมพิวเตอร์ของท่านก่อนเปิดอ่านค่ะ (จาก Web master)
บทที่ 1: OLS ที่ใช้ Robust Estimator
โดยปกติเวลาที่เราใช้ OLS เราอาจจะไม่ทันระวังว่า Variance เป็นไปตามสมมติฐานเรื่อง Homoscedasticity หรือไม่ หากปรากฎว่าไม่เป็นไปตามสมมติฐาน ซึ่งมักพบมากในข้อมูลภาคสนาม ก็ต้องแก้ไขด้วยการใช้ Robust estimator เช่น White heteroscedasticity consistent estimator (HCE) หากไม่มีปัญหาใด ๆ การใช้ HCE หรือไม่ใช้ก็จะให้ผลเหมือนกัน ดังนั้นการใช้ HCE จึงกลายเป็นทางเลือกที่ปลอดภัยที่ทุกแบบจำลองควรต้องใช้ไว้ก่อน
บทที่ 2: IV Regression
ปัญหา Recursive model มักเกิดขึ้นไม่ทางใดก็ทางหนึ่งสำหรับแบบจำลองในวิชาเศรษฐศาสตร์พัฒนา แม้ว่าข้อมูลอาจจะไม่แสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่าเกิดปัญหา แต่ก็มักจะมีผู้โต้แย้งว่าเป็นไปได้ที่จะเกิดปัญหา ดังนั้นทางที่ดีจึงควรลองใช้ Regression with instrumental variables เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหา Endogeneity ไว้ก่อน หากไม่มีปัญหาดังกล่าว IV regression นี้จะให้ผลเหมือนกับ OLS แต่วิธีการนี้ไม่ได้ดีไปทุกด้าน ปัญหาที่ตามมาคือ Variance จะใหญ่ขึ้นมาก
บทที่ 3: Heckman Selection Model
เมื่อค่าตัวแปรตาม (Y) ไม่มีสำหรับบางตัวอย่าง เพราะเหตุว่าตัวอย่างดังกล่าวเลือกที่จะไม่มีค่าตัวแปรนั้นเอง (Self-selection) ทั้ง ๆ ที่ก็มีโอกาสที่จะมีค่าตัวแปรนั้นได้ แบบนี้จะเกิดปัญหาที่เรียกว่า Selection bias ผลการวิเคราะห์จะผิดพลาด ปัญหานี้เกิดได้กับการแบ่งกลุ่มตัวอย่างมาทำเป็นแบบจำลองใหม่ ค่าพารามิเตอร์ที่ประมาณออกมาได้จะไม่สามารถใช้กับประชากรทั้งหมดได้ เพราะเบี่ยงเบนไปตามอิทธิพลของกลุ่มตัวอย่างที่แบ่งมานั้น
บทที่ 4: Treatment Effects Model
เมื่อตัวแปรอิสระมีสองค่า (Binary choice) แล้วเกิดมีปัญหา Endogeneity ในขณะที่ตัวแปรตาม (Y) เป็นตัวแปรต่อเนื่อง ทางแก้ไขทำได้สองทาง ทางแรกใช้ IV regression แต่ติดที่ว่าในสมการที่ใช้ประมาณค่าของตัวแปร Instrument นั้นเป็น OLS จึงอาจจะไม่เหมาะสมกับตัวแปรที่มีสองค่า ในแบบจำลองนี้จะใช้ Probit ในการประมาณค่าตัวแปรดังกล่าว จึงมีความเหมาะสมมากกว่า
บทที่ 5: Tobit
เมื่อตัวแปรตาม (Y) มีค่าเป็นศูนย์อยู่ในหลาย ๆ ตัวอย่าง (observations) การใช้ OLS จะทำให้เกิดความผิดพลาด ทางที่ดีควรเลือกใช้แบบจำลองโทบิต
บทที่ 6: Logit
เมื่อตัวแปรตามเป็นค่าสองค่า คือ หนึ่ง หรือ ศูนย์ มีสองทางเลือกที่นิยมใช้กัน คือ โลจิต และโพรบิต ในบทนี้จะแนะนำเรื่องโลจิต เนื่องจากใช้ง่ายกว่า คำนวณง่ายกว่า และเข้าใจง่ายกว่า
บทที่ 7: Panel Data Analysis
ข้อมูลในด้านเศรษฐศาสตร์พัฒนามักจะสามารถดึงมารวมกันได้ระหว่าง ข้อมูล Cross-section กับข้อมูล Time series การใช้ Pooled regression อาจจะไม่ให้ผลดี ทางเลือกอื่นมีแบบจำลองที่เรียกว่า Fixed effect และ Random effect ส่วนจะเลือกใช้แบบจำลองไหนให้ตัดสินใจด้วย Hausman Test
บทที่ 8: Heckman Probit Selection Model
แบบจำลองนี้ใช้แก้ไขเรื่อง Selection bias เหมือนกัน แต่ว่าตัวแปรตาม (Y) มี่ค่าเพียงสองค่า คือ หนึ่ง กับ ศูนย์
บทที่ 9: Bivariate Probit
ในกรณีที่ตัวแปรตาม (Y) มีสองค่า คือ หนึ่งกับศูนย์ แต่ทว่ามีตัวแปรต้น (X) ที่มีสองค่าเช่นกัน แต่มีความสัมพันธ์สองทางกับตัวแปร Y ก่อให้เกิดปัญหา Endogeneity แบบนี้ต้องแยกออกเป็นสองแบบจำลอง แล้วรันพร้อม ๆ กันก็จะแก้ปัญหาได้
การอ้างอิงบทความนี้:
คมสัน สุริยะ. 2553. เศรษฐมิติสำหรับเศรษฐศาสตร์การพัฒนา. เชียงใหม่: ศูนย์การวิเคราะห์เชิงปริมาณ คณะเศรษฐศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่. [online] www.tourismlogistics.com
กลับสู่สารบัญ
|